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区域货运需求预测方法研究

作　者: 孙风华
导　师: 徐双应
学　校: 长安大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 区域货运需求产生机理需求模型 IOWA组合预测模型改进的IOWA组合预测模型
分类号: F224;U492.313
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 103次
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内容摘要

随着我国改革开放的不断深入和社会主义市场经济体制的完善,区域货物运输在促进生产、引导消费、推动经济结构调整和经济增长方式转变方面的作用日益突出。区域货物运输需求是区域货物运输系统规划中的重要环节,为指定区域货物运输发展政策、确定货物运输基础设施建设规模、分析货物运输市场态势提供必要的基础依据。本文首先结合区域货运需求的特点分析货运需求的产生机理；深入的研究了区域货物运输需求的特性,重点从宏观上分析对区域货运需求生成的影响因素。之后对国内中、西部和东部地区货物运输需求进行了对比分析,并以成都市和上海为例作具体分析。然后叙述了选取货物运输需求量化指标的原则及预测理论,从货运需求指标和区域经济指标两方面深入探讨了区域货物运输需求预测指标的选取,最后阐述了区域货运需求预测相关理论,为下文区域货运模型的构建做铺垫。本文重点从定性预测和定量预测两个方面介绍了区域货运预测方法及模型的选择,然后深入研究了用于区域货运需求预测的定量预测方法中的时间序列平滑模型、线性回归模型、灰色预测模型,针对单一预测方法用于区域货运需求量预测存在的不足,文章提出了基于IOWA算子的组合预测模型及改进的基于IOWA算子的组合预测模型。最后以上海市为例进行实例分析。在回归预测模型中,采用EXCEL回归分析函数LINEST直接计算出回归系数并进行检验,预测过程简单,在GM(1,1)预测和组合预测中采用MATLAB最优化工具箱计算相关数据,最后通过对比得出改进的基于IOWA算子的组合预测模型预测精度高于其它模型,证明了改进的基于IOWA算子的组合预测模型的有效性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-16
  1.1 研究背景及意义  10-11
    1.1.1 研究背景  10-11
    1.1.2 研究意义  11
  1.2 国内外研究现状  11-14
    1.2.1 国内研究现状  11-13
    1.2.2 国外研究现状  13-14
  1.3 主要研究内容和方法  14-16
第二章区域货运需求生成机理  16-34
  2.1 区域货运需求基本概念  16-17
  2.2 区域货运需求的特性分析  17-19
  2.3 区域货物运输系统的影响因素分析  19-33
    2.3.1 社会经济对区域货物运输的影响  20-25
    2.3.2 管理体制和经济政策对区域货物运输的影响  25-31
    2.3.3 技术因素对区域货物运输的影响  31-32
    2.3.4 货物运输市场对区域货物运输的影响  32-33
  2.4 本章小结  33-34
第三章国内区域货运需求对比分析  34-46
  3.1 中、西部地区  34-39
    3.1.1 中、西部区域货物运输系统主要特点  35-36
    3.1.2 我国中、西部货物运输业发展趋势  36-37
    3.1.3 以成都市为例对中、西部地区货物运输需求做具体分析  37-39
  3.2 东部沿海地区  39-45
    3.2.1 我国东部沿海地区区域货物运输系统的发展特点  40-41
    3.2.2 我国东部区域货物运输系统的发展趋势  41-42
    3.2.3 以上海为例对东部沿海地区区域货运需求做具体分析  42-45
  3.3 本章小结  45-46
第四章区域货物运输需求预测理论及模型  46-67
  4.1 区域货运需求理论  46-51
    4.1.1 区域货运需求量化指标的选择原则  46
    4.1.2 区域货物运输需求预测指标的选择  46-48
    4.1.3 区域货运需求预测理论  48-51
  4.2 区域货运预测方法和模型的选择  51-63
    4.2.1 定性预测方法  52
    4.2.2 定量预测方法  52-63
  4.3 组合预测法  63-65
    4.3.1 基于IOWA算子的组合预测模型  63-64
    4.3.2 改进的基于IOWA算子的组合预测模型  64-65
  4.4 本章小结  65-67
第五章上海市货运量预测实例  67-89
  5.1 基于时间序列平滑预测模型预测  67-73
    5.1.1 移动平均法  67-69
    5.1.2 指数平滑法  69-72
    5.1.3 预测结果分析  72-73
  5.2 基于回归预测模型预测  73-79
    5.2.1 多元线性回归模型预测  74-76
    5.2.2 非线性回归模型预测  76-77
    5.2.3 一元线性回归模型预测  77-79
  5.3 灰色预测模型预测  79-83
  5.4 最优加权组合预测模型  83-87
    5.4.1 基于IOWA算子的组合预测模型  83-86
    5.4.2 改进的基于IOWA算子的组合预测模型  86-87
  5.5 预测结果对比分析  87-88
  5.6 本章小结  88-89
结论  89-90
参考文献  90-93
致谢  93

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